A semantic web based natural language question answeringsystem

Linked Data, web üzerinde tanımlı kendi alanlarında uzmanlaşmış bilgi bankalarını birbirleriyle ilişkilendirerek aranan herhangi bir konu hakkında detaylı bilgi elde edilmesini amaçlamaktadır. Bu bağlamda bilgi bankaları, kendisi üzerinde arama yapılabilmesi için son nokta servis arayüzleri sunmaktadır. Ancak bu servisler üzerinden sorgulamaların sadece SPARQL kullanılarak yapılabilmesi nedeniyle oldukça önemli sayıdaki web kullanıcıları bu servislerden yararlanamamaktadır. Tez çalışmasında bu kısıtları gidermek amacıyla doğal dil sorularını algılayarak Linked Data üzerinden cevaplayan semantik web sistemi geliştirilmiştir. Sistemin başarım ölçütleri olarak doğru cevabın bulunması ve doğru cevabın elde edilme süresi esas alınmıştır. Sistemde bilgi bankalarının son nokta servis ara yüzlerinde sunulmayan sayfalama, dinamik sonuç sayısı tanımlama, sesli arama ve cevap alma, geliştirici tanımlı soru-cevap yedeklemesi, sosyal medya tümleştirmesi, anlık imla denetimi özellikleri sunulmuştur. Cevap hedef kümesine göre sonuç sayesinde dinamik olarak son kullanıcı tarafından ayarlanabilmektedir. Farklı türdeki sorular üzerinde yapılan testlerde dinamik sayfalama sayesinde cevap süresinde2 ile 2,5 kat arasında iyileştirme elde edilmiştir. Sorulan sorulara cevap alınamama olasılığına karşın benzetim tabanlı tavsiye modülü sisteme tümleştirilmiştir. Sistemin varsayılan soru-cevap yedekleme süresi bir ay olarak ayarlanmıştır. Varsayılan soru-cevap yedekleme süresi üzerinden yapılan testlerde cevap kümesinin boyutuna bağlı olarak sistemin cevap alma süresinde 2 ile 12 kat arasında iyileştirme elde edilmiştir.Linked Data project is aimed to give more details on any subject through the big knowledge bases defined on the web. In this context, knowledge bases offer endpoint service user interfaces to query their data. Because of the SPARQL query language limitation of these knowledge bases, significant number of web users are unable to benefit from these services.In this thesis,asemantic webbased natural language question answeringsystem over Linked Data was developed to eliminate this limitation. Performance criteria weredefined as system's ability to retrieve right answers and its related response time. Features which are not provided by knowledge bases endpoint services such as paging, dynamic paging, voice search and answer vocalization, question-answer caching, social media integration and live spell checking wereaddedtothe developed system. The number od retrieved answersper page can be dynamically set by end users through answer-targetset. Tests on different type of natural language questions show thatdeveloped system's question answering performance is improvedby dynamic paging between2-2,5 times.With considering it is not always possible to get answers for all questions,a recommendation modulebased on similarity is integrated into system. System's default question and answer cachingduration wasset asonemonth. Tests under default cachingduration show that system's question answering performance was accelerated between 2and 12timesaccordingto size of answersets